Transformer les perspectives réseau pour une meilleure expérience client

Transformer les analyses de réseau pour une meilleure expérience client

Améliorer la surveillance des performances réseau et le dépannage pour réduire la perte de clientèle. Analyse réseau propulsée par l’IA générative pour résoudre les défis de surveillance et de dépannage

5 min de lecture

À propos

Notre client, un important fournisseur de services de télécommunications, faisait face à des défis pour extraire des informations pertinentes à partir des données du réseau, gérer de façon proactive la performance du réseau et corréler les événements avec les problèmes du réseau. De plus, l'amélioration de l'expérience client dans les emplacements à fort achalandage est devenue de plus en plus essentielle pour assurer la satisfaction de la clientèle et réduire le taux de désabonnement.

Le défi

Obstacles opérationnels et techniques empêchant une gestion efficace du réseau.

Les systèmes existants du fournisseur étaient cloisonnés, impliquant plusieurs outils isolés et des processus manuels, ce qui compliquait davantage la situation.

Perspectives de données prolongées - La difficulté à extraire des informations significatives à partir des énormes quantités de données réseau retardait l'identification et la résolution des problèmes. Cela affectait négativement les niveaux de service et la satisfaction de la clientèle.
Systèmes cloisonnés - Les systèmes existants étaient cloisonnés, ce qui nuisait à l'intégration des analyses nécessaires avec des outils critiques. En conséquence, ce manque de compréhension cohérente de la performance du réseau avait un impact sur la gestion proactive du réseau.
Sélection complexe des IPC - Le choix d'indicateurs clés de performance (ICP) appropriés pour une évaluation efficace est devenu une tâche compliquée. Les ingénieurs devaient isoler les indicateurs les plus pertinents parmi une multitude de points de données.
Inefficacités dans l'expérience client - Les efforts visant à améliorer l'expérience client, particulièrement dans les lieux très fréquentés, ont été significativement compromis. Les outils existants ne pouvaient pas corréler efficacement les événements et les problèmes réseau, compromettant la capacité de l'organisation à maintenir un haut standard de qualité dans les interactions avec la clientèle.

La solution

NetSight, un système virtuel de dépannage de réseau alimenté par l’IA.

La solution a intégré une série de composantes novatrices conçues pour fournir des renseignements exploitables :

Une plateforme d’ingestion de données a recueilli les données RAN mobiles, facilitant l’intégration et le traitement des informations critiques du réseau.
La génération augmentée par récupération (RAG) a été mise en œuvre pour l’analyse contextuelle, aidant à l’extraction de renseignements pertinents à partir des données.
L’intégration de l’IA LLM a permis l’analyse des mesures de performance du réseau, améliorant la visibilité globale et les temps de réponse.
Des capacités de visualisation avancée ont été offertes grâce à Vertex AI et Looker, permettant la génération dynamique de rapports et la visualisation des données.

NetSight était destiné à trois personas d’utilisateurs spécifiques : directeur.trice RAN, ingénieur.e RAN et ingénieur.e à l’optimisation, afin de simplifier les opérations et de permettre une gestion efficace des données adaptée à leurs responsabilités.

Détection d’anomalies en temps réel et analyse de la cause première

NetSight exploite des algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour analyser continuellement les flux de données du réseau et détecter les anomalies en quasi-temps réel. Qu’il s’agisse d’un pic de latence inattendu ou d’un comportement de trafic inhabituel, NetSight identifie instantanément ces écarts. NetSight ne se contente pas de signaler les problèmes : il va plus loin pour cerner la cause première, s’appuyant sur sa base de connaissances et sa compréhension du comportement du réseau.

Corrélation des événements

La solution peut corréler des événements de masse dans le groupe de réseaux avec des pics de performance. Cela réduit considérablement le temps de diagnostic, ce qui permet une résolution plus rapide et minimise l’impact des interruptions de service sur la qualité de l’expérience client (QoE).

L'impact

Résultats quantifiables et avantages stratégiques.

L’implantation de NetSight a entraîné des améliorations significatives de l’efficacité opérationnelle et de la satisfaction de la clientèle.

Avantage concurrentiel – En permettant une résolution plus rapide des problèmes des clients et une meilleure Qualité de l’expérience, le taux de désabonnement a été réduit.
Gestion proactive du réseau – Transformation des stratégies réactives traditionnelles en réponses dynamiques capables de s’adapter aux nouveaux défis.
Expérience client rehaussée – Améliorations substantielles de l’expérience client, en réduisant le temps nécessaire pour identifier la cause principale et résoudre les problèmes de réseau.
Optimisation des ressources – La capacité de mettre en corrélation les problèmes de réseau avec des événements externes et d’offrir une visibilité complète a permis une allocation et une gestion plus efficaces des ressources, ce qui a ainsi rehaussé la qualité globale du service.
Équipes d’ingénierie mobilisées – Grâce à des connaissances avancées fondées sur les données, les ingénieurs ont pu relever les défis rapidement, ce qui a joué un rôle crucial dans la fidélisation et la satisfaction de la clientèle.

L’intelligence artificielle générative jouera un rôle de plus en plus important grâce à la création d’un environnement opérationnel encore plus fluide caractérisé par l’intégration de données en temps réel et la résolution automatisée des problèmes.